文件名称：KMO检验结果图-abaqus帮助文档
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更新时间：2024-07-22 00:09:06
美赛 数学建模 数据
表6.3 原始数据标准化 eventid latitude longitude nperps nperpcap nkill … 201501010003 0.531004 -0.84756 -0.35117 0.068833 -0.38894 … 201501010008 0.84131 -0.16218 -0.35117 0.068833 -0.30677 201501010009 0.661898 -0.18035 -0.35117 0.068833 0.597026 201501010010 1.189799 -0.59305 0.973638 0.193032 -0.30677 201501010012 0.746781 0.619242 -0.35117 0.068833 -0.22461 … 201711010006 0.745979 0.613458 -0.35117 0.068833 0.925681 201712010003 0.706573 -0.1987 -0.35117 0.068833 1.829481 6.2 模型建立 第一步：使用KMO检验比较变量间的相关系数和偏相关系数的指标，确定变量 是否适合做因子分析 KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远 大于偏相关系数平方和时，KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原 有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO 值接近0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 表6.4 KMO检验结果图 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 .624 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 51059.464 df 136 Sig. .000 第二步：采用因子分析法对数据进行降维 （1）对变量矩阵进行标准化处理，不妨设数据样本共有 n个，指标共有 p 个， 分别设 1 2 , , n X X X ，令 ij X 为第 i 个样本第 j 个指标的值，做变换 ( ) ( 1,2, ; 1,2, , ) ( ) ij j ij j X E X Y i n j p Var X （13） 得到标准化矩阵Y 。